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解读时间的方式趋势、周期、随机干扰

从以往的分析方式沉淀，总结，我认为将金融、乃至经济体系的数据都有必要按时间序列分解。

有2个可怕的误区

1- 将趋势当成短期的周期波动；

2- 用臆想的技术图形强化了交易号。

以上证指数为例，当它下跌的时候，我们需要思考，这是趋势还是周期变化？而第二点则是，通过学习各种指标对K线进行演化，最后判断未来走势。

那么，究竟这是趋势还是周期？如果没有数据的支撑，靠人的主观意见，就容易走岔。

而技术画线，谁又能保证这段预测线段不是因为个人希望它涨跌后画出来的？而可怕的是，这个技术图形还强化了你的臆想。简单而言，这线是因为你希望它涨/跌才画出来，而它又让你更加自未来是涨或者跌。

为此，我通过时间序列分解模型，将K线按收盘价分解成趋势、周期、和随机干扰。

而收盘价=这3条曲线之和。

由此我们可以很清晰看到，上证指数趋势向下、周期波动为短期高点。

随机干扰是滞后指标，有大的波动时，我们再看市场发生了什么事情。

这里解决了前文的2个问题。

1- 将曲折的K线转变为平滑的趋势曲线，正因为平滑，其作为长期趋势的代表性更强；

2- 通过分解而不是单一图形来判断，从而阻断了主观臆想。这是因为主观臆想很难相互验证，如果是能够相互验证的主观臆想，更该说是准确的第六感。

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